【5.1】密码子优化

根据遗传密码的简并性质,密码子优化为使用同义密码子替换来增加蛋白质产量的基因工程方法。

一、密码子优化常用的方法

常用的密码子优化的思路基于:

  1. 稀有密码子限制蛋白质合成的速率;
  2. 同义密码子可以互换而不影响蛋白质的结构和功能;
  3. 用常用的密码子代替稀有密码子可增加蛋白质产量。
  4. 其他的性质

常用的算法会包括:

  1. 密码子频率的度量,例如密码子适应指数(CAI)和tRNA适应指数(tAI),
  2. 以及密码子重复出现的度量,例如密码子重复率和氨基酸重复率
  3. mRNA二级结构
  4. 特定功能的motif: TATA框、SD序列等
  5. GC含量
  6. 限制酶切位点

设计的基本原则:

有文献报道,密码子优化与否,蛋白表达量差别能达到250倍左右。但没有哪种算法可以明确的说,优化以后就一定能提高表达量。

下图是19年的一篇文献,分析多个密码子优化因素与表达量的相关性,相关性最好的也就是△Guh(基于mRNA二级结构),其相关性为0.26左右(19年。。)。

甚至有人还质疑密码子优化的逻辑(见后续博文)。

二、常用的工具

2.1 金斯瑞提供的工具

金斯瑞官网的密码子优化的网页: https://www.genscript.com.cn/codon-opt.html?src=leftbar

官网给出他们密码子优化的逻辑为:

  1. 宿主密码子偏向性(CAI)
  2. 将低利用率的密码子替换成宿主常用密码子
  3. 去除问题密码子

2.1 Codon Optimization Tool (ExpOptimizer)

NovoPro的官网密码子优化的工具。该工具还会考虑RNA的结构信息。 从方法上来考虑,我更倾向于NovoPro的优化设计

https://www.novoprolabs.com/tools/codon-optimization

优化逻辑:

  • Codon usage bias
  • 5' region optimization
  • DNA repeats
  • mRNA secondary structure
  • GC content
  • SD sequence
  • Exclude restriction sites specified

GeneOptimizer 算法介绍:https://link.springer.com/article/10.1007/s11693-010-9062-3 (值得一看)

2.3 IDTDNA

https://sg.idtdna.com/CodonOpt

2.4 thermofisher (推荐这个)

https://www.thermofisher.com/cn/zh/home/life-science/cloning/gene-synthesis/geneart-gene-synthesis/geneoptimizer.html

对应的介绍资料: http://www.friendbio.com/public/meansMore/id/69.html

2.4 life密码子优化工具 – 强推

https://www.thermofisher.com/cn/zh/home/life-science/cloning/gene-synthesis/geneart-gene-synthesis/geneoptimizer.html

2.5 OPTIMIZER

http://genomes.urv.es/OPTIMIZER/ 基于CAI

2.6 vectorbuilder Codon Optimization

https://en.vectorbuilder.com/tool/codon-optimization.html

2.7 德泰生物科技

2.8 云舟生物科技(广州)

三、总结

  1. 密码子优化是增加蛋白质产量的基因工程方法。
  2. 但密码子优化方法的基础假设有待商议,各种算法的优化有待考量。金斯瑞之前主要基于CAI的方法有可能是导致表达量比较差的原因。
  3. 目前密码子优化的工具众多,很多工具也可以本地化
  4. 表达量是我们一直非常关注的问题,我们后期会搜集整理我们内部的数据,更好的优化表达量的设计方案。后续我们可以在这方面多交流。

参考资料

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